(57)【要約】  計量学習装置（１１０）は、複数の属性を有する分析対象データと、ユーザからのフィードバック情報と、計量情報と、を記憶する記憶部（８００）と、分析対象データの属性、及び／又は、フィードバック情報に基づいて、分析対象データからサイド情報に変換するフィードバック変換部（２００）と、サイド情報に基づいて、計量情報を最適化する計量学習部（３００）と、最適化された計量情報に基づいて、分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析部（４００）と、分析結果を、複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応して受け付けられたフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御部（７００）と、を備える。
2011078368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶部に記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換部と、
前記フィードバック変換部が変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶部に記憶された前記計量情報を最適化する計量学習部と、
前記計量学習部で最適化された計量情報に基づいて、前記記憶部に記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析部と、
前記データ分析部が分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御部と、を備える、
ことを特徴とする計量学習装置。
【請求項２】
前記データ取得部は、分析対象データ間の関連度合いが求められ、すべてのユーザに対応するグローバル計量情報を、さらに取得し、
前記記憶部は、前記データ取得部が取得した前記グローバル計量情報をさらに記憶し、
前記計量学習部は、前記記憶部に記憶された前記グローバル計量情報を最適化し、
前記データ分析部は、前記計量学習部で最適化されたグローバル計量情報と前記計量学習部で最適化された計量情報との差分に基づいて、前記記憶部に記憶された前記分析対象データを分析する、
ことを特徴とする請求項１に記載の計量学習装置。
【請求項３】
前記記憶部に記憶された前記計量情報もしくは前記グローバル計量情報をユーザごとにグルーピングする計量グルーピング部と、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項２に記載の計量学習装置。
【請求項４】
前記記憶部に記憶された前記計量情報もしくは前記計量グルーピング部にグルーピングされた前記計量情報に対して、能動学習を行う能動学習部を、さらに備える、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の計量学習装置。
【請求項５】
前記計量学習部は、前記記憶部に記憶された前記フィードバック情報から生成される計量学習するための計量学習入力データと、以前に最適化した各ユーザに対応する計量行列と、前記記憶部に記憶された前記グローバル計量行列と、を基に新たな入力に対する計量行列を最適化する、
ことを特徴とする請求項２に記載の計量学習装置。
【請求項６】
前記能動学習部は、前記記憶部に記憶された前記分析対象データのうち、データ分析の進展に大きな変化をもたらす重要な分析対象データを抽出し、抽出した分析対象データをランク付けする、
ことを特徴とする請求項４に記載の計量学習装置。
【請求項７】
前記能動学習部は、ユーザとスコアとを関連付け、該スコアが高い順番にメッセージを生成する、
ことを特徴とする請求項４に記載の計量学習装置。
【請求項８】
前記クライアント制御部は、いずれかの前記クライアント装置から受信されたフィードバック情報に基づく前記分析結果を、当該フィードバック情報が受信された以外のクライアント装置に表示させる、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の計量学習装置。
【請求項９】
前記計量グルーピング部は、前記記憶部に記憶された前記計量情報もしくは前記グローバル計量情報の距離を行列間のフロベニウス・ノルムとし、該フロベニウス・ノルムを基にクラスタリングをする、
ことを特徴とする請求項３に記載の計量学習装置。
【請求項１０】
前記計量グルーピング部は、前記記憶部に記憶された前記計量情報もしくは前記グローバル計量情報の距離の行列要素から属性のネットワークを、グラフィカル・ラッソを基に学習し、属性のネットワークのグラフを求める、
ことを特徴とする請求項３に記載の計量学習装置。
【請求項１１】
前記能動学習部は、前記計量学習部で最適化された計量情報に基づいて、前記計量グルーピング部がグルーピングしたグループ内で計量行列の差異を求め、最も差異の大きいデータに関するメッセージを生成する、
ことを特徴とする請求項４に記載の計量学習装置。
【請求項１２】
前記能動学習部は、前記データ分析部が分析した前記分析結果に基づいて、ユーザをグルーピングし、該グループに対するメッセージを生成する、
ことを特徴とする請求項４に記載の計量学習装置。
【請求項１３】
前記データ分析部は、ユーザの計量を適用した結果と、各計量グループを適用した結果と、ユーザの計量と、各計量グループの計量と、自分の計量と他のグループの計量の差分と、のうち少なくとも一つ以上を前記クライアント制御部に出力する、
ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の計量学習装置。
【請求項１４】
前記記憶部に記憶された前記計量情報及び前記グルーピング情報は、マハラノビス計量である、
ことを特徴とする請求項２に記載の計量学習装置。
【請求項１５】
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップで記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶ステップで記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換ステップと、
前記フィードバック変換ステップで変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶ステップで記憶された前記計量情報を最適化する計量学習ステップと、
前記計量学習ステップで最適化された計量情報に基づいて、前記記憶ステップで記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップで分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御ステップと、を備える、
ことを特徴とする計量学習方法。
【請求項１６】
コンピュータに、
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップで記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶ステップで記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換ステップと、
前記フィードバック変換ステップで変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶ステップで記憶された前記計量情報を最適化する計量学習ステップと、
前記計量学習ステップで最適化された計量情報に基づいて、前記記憶ステップで記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップで分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御ステップと、を実行させる、
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のユーザが共同して使用又は作業するのに好適な計量学習装置、計量学習方法、及び、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザからの情報に基づいて、データ空間の計量を学習する計量学習装置が知られている。計量学習装置は、データ分析（例えば、文書のクラスタリング）をする場合に、まず、最適化されていない計量を用いてデータを分析する。ユーザが分析結果を参照し、計量学習装置にフィードバックを返すと、計量学習装置は、そのフィードバックを計量に適した形に変換し、計量学習を実行する。特許文献１は、ユーザに対して、計量学習の結果に影響を与えるような重要な情報提示を行うことにより、フィードバックの生成や計量学習の効率を上げるデータ分類装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−０２１５９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような計量学習装置において、ユーザは、ユーザ自身以外の知識、すなわち、他人の知識を得ることができれば、より有効なフィードバックを返すことが可能となる。しかしながら、特許文献１が開示するデータ分類装置は、複数のユーザが共同して一つの分析をすることが想定されてないため、ユーザは他人のフィードバックに対する情報を得ることはできず、他人の知識を基にした有効なフィードバックを考案することができない。そこで、複数のユーザが共同して使用又は作業するのに好適な新たな手法が求められている。【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、複数のユーザが共同して使用又は作業するのに好適な計量学習装置、計量学習方法、及び、記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る計量学習装置は、
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶部に記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換部と、
前記フィードバック変換部が変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶部に記憶された前記計量情報を最適化する計量学習部と、
前記計量学習部で最適化された計量情報に基づいて、前記記憶部に記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析部と、
前記データ分析部が分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御部と、を備える、
ことを特徴とする。【０００７】
本発明の第２の観点に係る計量学習方法は、
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップで記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶ステップで記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換ステップと、
前記フィードバック変換ステップで変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶ステップで記憶された前記計量情報を最適化する計量学習ステップと、
前記計量学習ステップで最適化された計量情報に基づいて、前記記憶ステップで記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップで分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御ステップと、を備える、
ことを特徴とする。【０００８】
本発明の第３の観点に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップで記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶ステップで記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換ステップと、
前記フィードバック変換ステップで変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶ステップで記憶された前記計量情報を最適化する計量学習ステップと、
前記計量学習ステップで最適化された計量情報に基づいて、前記記憶ステップで記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップで分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御ステップと、を実行させる、
ことを特徴とするプログラムを記録する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複数のユーザが共同して使用又は作業することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る計量学習装置が実現される典型的な情報処理装置の概要構成を示す図である。
【図２】計量学習装置の概要構成を示す図である。
【図３】計量学習部の概要構成を示す図である。
【図４】記憶部の概要構成を示す図である。
【図５】計量記憶部の概要構成を示す図である。
【図６】実施形態１に係る計量学習処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】実施形態２に係る計量学習装置の概要構成を示す図である。
【図８】実施形態２に係る記憶部の概要構成を示す図である。
【図９】実施形態２に係る計量学習処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態に係る計量学習装置ついて、図面を参照して説明する。本発明は、各種のコンピュータ、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）、携帯電話などの情報処理装置に適用することができる。すなわち、以下に記載する実施形態は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であればこれらの各要素または全要素を、これと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、それらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００１２】
（実施形態１）
本発明の実施形態に係る計量学習装置が実現される典型的な情報処理装置１００の構成について、図面を参照して説明する。
【００１３】
図１に示すように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、バス１０４、入出力インタフェース１０５、ハードディスクドライブ１０６等を備える。
【００１４】
ＣＰＵ１０１は、例えば、マイクロプロセッサユニットで構成され、情報処理装置１００全体の動作を制御し、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、入出力インタフェース１０５、ハードディスクドライブ１０６といった各構成要素と接続して制御信号やデータを送受信する。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記憶されているプログラム、また、ハードディスクドライブ１０６からＲＡＭ１０３に読み出されたプログラムに従って、後述する各種の処理を実行する。
【００１５】
ＲＯＭ１０２は、読み取り専用の記録媒体であり、電源投入直後に実行されるＩＰＬ（Initial Program Loader）や、情報処理装置１００全体の動作制御に必要なオペレーティングシステムのプログラム、各種のデータ等が記録される。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記録された上述のプログラムや各種のデータ等をＲＡＭ１０３に読み出して実行する。
【００１６】
ＲＡＭ１０３は、データやプログラムを一時的に記憶する記憶媒体であり、ＲＯＭ１０２やハードディスクドライブ１０６から読み出したプログラムやデータ、その他情報処理の進行に必要なデータが記憶される。
【００１７】
バス１０４は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、入出力インタフェース１０５、ハードディスクドライブ１０６といった各構成要素を相互に接続する。
【００１８】
入出力インタフェース１０５は、情報処理装置１００の外部から入力されたデータの受信や、情報処理装置１００の外部へデータを送信するインタフェースである。入出力インタフェース１０５は、例えば、キーボード、マウス、コントローラ、液晶ディスプレイ等のモニタ、スピーカ、マイク、ネットワークアダプタ等、任意の装置と接続する。
【００１９】
ハードディスクドライブ１０６は、大容量のデータを記憶可能なディスク装置である。ハードディスクドライブ１０６は、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）ドライブ等、任意の読み書き可能な装置であってもよい。
【００２０】
なお、情報処理装置１００に代えて、一般的なコンピュータ（汎用のパーソナルコンピュータ等）を本発明に係る計量学習装置として利用することもできる。以下では、注記しない限り、図１に示す情報処理装置１００に基づいて計量学習装置の説明をする。計量学習装置は、必要に応じて適宜一般的なコンピュータの要素に置換することができ、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００２１】
（計量学習装置の構成）
次に、本実施形態に係る計量学習装置１１０の構成について、図面を参照して説明する。計量学習装置１１０は、図２に示すように、複数のクライアントマシン９０１〜９０ｎと、通信ネットワーク等を介して接続する。なお、計量学習装置１１０は、複数のクライアントマシン９０１〜９０ｎを介して複数のユーザが入力した入力情報に基づいて、文書等のクラスタリングが実行されることが想定されている。
【００２２】
計量学習装置１１０は、フィードバック変換部２００、計量学習部３００、データ分析部４００、データ可視化部５００、計量可視化部６００、クライアント制御部７００、記憶部８００、を備える。以下に計量学習装置１１０の各構成要素について説明する。
【００２３】
なお、後述する各部の機能は互いに連関し合っているが、用途に応じて各部の採否を適宜変更することができる。また、計量学習装置１１０は、後述する各部の機能を達成できればよいため、分散処理のために複数あってもかまわない。
【００２４】
フィードバック変換部２００は、ユーザから入力された、もしくは、記憶部８００に記憶されるフィードバック情報を、数学的表現を示す情報（例えば、最適問題の制約条件、サイド情報）に変換する。そして、フィードバック変換部２００は、変換した数学的表現を示す情報を計量学習部３００に出力する。本実施形態では、フィードバック変換部２００は、フィードバック情報を後述するサイド情報に変換する。なお、上述の数学的表現を示す情報は、計量学習装置１１０の動作を一意に特定することができる。
【００２５】
ここで、フィードバック情報の種類は、例えば、クラスタ重要・不要、クラスタ分割・結合、クラスタ間リンク接続・切断、計量行列の要素、構造化された計量行列の要素等、任意である。
【００２６】
ここで、一般的な計量学習技術で用いられる最も基本的なサイド情報は、一対のデータ同士の距離の遠近の度合いを示す情報である。サイド情報には様々な形態があるが、計量学習装置１１０は、一般的なデータペアの関係に加え、分析対象データの集合（グループ）と分析対象データとの間の距離、データ集合（グループ）間の関連度（類似度）に関する情報を、サイド情報として利用する。なお、データ間の距離は、データ同士の非関連度（非類似度）を示し、例えば、値が小さいほどデータ同士が関連している（似ている）ことを示す。また、データ間の関連度（類似度）は、データ同士の関連度（似ている度合い）を示し、例えば、値が大きいほどデータ同士が関連している（似ている）ことを表す。
【００２７】
なお、フィードバック変換部２００は、ＣＰＵ１０１、及び、ＲＯＭ１０２等が協働して動作することにより機能する。
【００２８】
計量学習部３００は、フィードバック変換部２００から入力された入力データに基づいて、計量（例えば、分析対象データ計量用の所定の関係式）の最適化処理を行う。典型的には、計量学習部３００は、複数のユーザから入力されるフィードバック情報から生成される計量学習入力データと、以前に最適化した各ユーザに対応する計量行列と、全ユーザに対するグローバル計量行列と、を基に新たな入力に対する計量行列を最適化する。そして、計量学習部３００は、最適化した計量情報を、記憶部８００に記憶させる。
【００２９】
図３に示すように、計量学習部３００は、前処理部３１０、学習部３２０から構成される。前処理部３１０は、複数の計量学習入力３３１〜３３ｎ及び補助データ３４０、並びに、以前に記憶された、若しくは初期に設定された計量行列３５１〜３５ｎ及びグローバル計量行列３６０が入力されると、後述する前処理を実行する。
【００３０】
ここで、補助データ３４０は、分析対象データについての補助情報である。補助データ３４０は、例えば、分析データそのもののデータ、又は、それを既知の主成分分析などの方法により縮約されたデータ等、任意のデータである。
【００３１】
また、計量行列３５１〜３５ｎは、各ユーザに対応する分析対象データの属性の重要度、もしくは、各属性間の関連が定義づけられた変換行列である。
【００３２】
また、グローバル計量行列３６０は、全ユーザに対応する分析対象データの属性の重要度、もしくは、各属性間の関連が定義づけられた変換行列である。
【００３３】
前処理部３１０は、各データから学習部３２０への入力情報を生成する。以下に、前処理部３１０における前処理の典型的な手法を示すが、以下の手法に限定されない。
【００３４】
（具体例１）各ユーザに対する計量学習を行い、各ユーザに対応する計量を最適化する。グローバル計量についても独立に最適化する。
（具体例２）各ユーザに対する計量学習を行い、各ユーザに対応する計量を最適化する。グローバル計量は、各計量の凸和と仮定し、再度最適化する。
（具体例３）各ユーザに対する計量学習を行うときに、グローバル計量も同時に最適化する。
（具体例４）前処理部３１０で計量学習入力を統合し、グローバル計量を学習する。この場合、個々の計量は計算されない。
【００３５】
学習部３２０は、前処理部３１０で前処理された入力情報に基づいて、計量学習処理を行う。以下に、上述の前処理部３１０における前処理の具体例毎に、学習部３２０にて実施される計量学習処理である問題を最適化する具体例を示す。
【００３６】
（具体例１）
【数１】
2011078368.tif 000003
【００３７】
ここで、Ｄ（Ａ，Ｂ）は、計量行列Ａ、Ｂの間の距離を意味し、constraints(u)は、ユーザ（ｕ）のフィードバックにより作られた制約条件を意味する。学習部３２０は、これを全てのユーザ（ｕ）について独立に最適化する。
【００３８】
そして、学習部３２０は、ｕ∈Ｕ、に対して独立に最適化を行う。ここで、Ｕは、全てのユーザの集合である。また、グローバル計量は、全ての制約条件を最適化するものである。
【００３９】
（具体例２）
具体例２では、学習部３２０は、具体例１と同様に、数１を最適化した後、グローバル計量を数３として、数２の問題を解く。
【数２】
2011078368.tif 000004
【数３】
2011078368.tif 000005
【００４０】
ここでは、学習部３２０は、数３のｗについて解けばいいので、問題は劇的に簡単になる。従って、学習部３２０は、具体例１よりも高速に解くことができる。
【００４１】
（具体例３）
具体例３では、学習部３２０は、全ての計量と数３で表現されたグローバル計量に対して、一度に最適化する。
【数４】
2011078368.tif 000006
【００４２】
ここで、constraints(g)は、すべてのユーザの制約をグローバル計量に対して課したものを意味する。この場合は、グローバル計量に関する制約が一般にはより難しい形となるため、高速に解くのは困難である。
【００４３】
（具体例４）
具体例４では、グローバル計量のみを考える。
【数５】
2011078368.tif 000007
【００４４】
この場合、個々のユーザの計量を計算しないので、計量行列の差異を用いる共同作業を実行するのは困難である。
【００４５】
計量学習部３００は、計量学習結果を記憶部８００に記憶させる。これにより、各計量はアップデートされることとなる。
【００４６】
なお、計量学習部３００は、ＣＰＵ１０１、及び、ＲＯＭ１０２等が協働して動作することにより機能する。
【００４７】
図２に戻り、データ分析部４００は、記憶部８００に記憶される最適化された計量に基づいて、所定のデータ分析（例えば、再クラスタリング）を実行する。なお、データ分析方法については、任意である。データ分析部４００が分析対象とする問題は、各データ間の距離に基づいてデータが分析される問題であれば任意であり、例えば、分類問題、回帰問題、クラスタリング、ランキング問題である。
【００４８】
また、データ分析部４００は、分析結果情報を記憶部８００に記憶させ、記憶させた分析結果、及び、後述する情報（１）〜（５）を必要に応じてユーザに提供する。各ユーザは分析結果及び以下の情報を基に、フィードバック入力を考えることとなる。
（１）ユーザの計量を適用したクラスタリング結果、
（２）各計量グループを適用したクラスタリング結果、
（３）ユーザの計量、
（４）各計量グループの計量、
（５）自分の計量と他のグループの計量の差分。
【００４９】
なお、データ分析部４００は、ＣＰＵ１０１、及び、ＲＯＭ１０２等が協働して動作することにより機能する。
【００５０】
データ可視化部５００は、記憶部８００に記憶されている分析結果に基づいてデータを可視化し、可視化したデータをモニタに表示する。また、データ可視化部５００は、各クライアントマシン９０１〜９０ｎに可視化したデータを送信することもできる。この場合、ユーザは、クライアントマシン９０１〜９０ｎのいずれの装置においても、可視化されたデータやクラスタの内容を確認することができる。そして、ユーザは、クライアントマシン９０１〜９０ｎを通じて、フィードバック情報を返送する。なお、データの可視化方法は任意である。
【００５１】
なお、データ可視化部５００は、ＣＰＵ１０１、及び、入出力インタフェース１０５等が協働して動作することにより機能する。
【００５２】
計量可視化部６００は、計量パラメータ（例えば、行列パラメータ）を可視化し、可視化したデータをモニタに表示する。また、計量可視化部６００は、各クライアントマシン９０１〜９０ｎに可視化したデータを送信することもできる。なお、計量の可視化方法は任意である。
【００５３】
なお、計量可視化部６００は、ＣＰＵ１０１、及び、入出力インタフェース１０５等が協働して動作することにより機能する。
【００５４】
クライアント制御部７００は、クライアントマシン９０１〜９０ｎからフィードバック情報や、分析対象データ等を受信し、受信した各データを記憶部８００に記憶させる。例えば、クライアント制御部７００は、フィードバック情報を受信すると、受信したフィードバック情報を記憶部８００に記憶させ、分析対象データを受信すると、受信した分析対象データを記憶部８００に記憶させる。
【００５５】
なお、クライアント制御部７００は、ＣＰＵ１０１、及び、入出力インタフェース１０５等が協働して動作することにより機能する。
【００５６】
記憶部８００は、各種データを記憶する。典型的には、記憶部８００は、個々のユーザから入力されたフィードバック情報、分析対象データ、データ分析結果、及び、計量学習結果の履歴情報等を記憶する。図４に示すように、記憶部８００は、分析データ記憶部８１０、計量記憶部８２０、フィードバック記憶部８３０、分析結果記憶部８４０から構成される。
【００５７】
分析データ記憶部８１０は、クライアント制御部７００から出力された分析対象データを記憶する。分析対象データは、フィードバック変換部２００やデータ分析部４００等に提供される。
【００５８】
計量記憶部８２０は、計量学習部３００が出力する計量学習結果である計量データを記憶する。計量データは、計量学習部３００、データ分析部４００及び計量可視化部６００等に提供される。
【００５９】
図５に示すように、計量記憶部８２０は、コントローラ８２１、計量８２２、グローバル計量８２３、計量グルーピング部８２４、計量グループ結果８２５から構成される。
【００６０】
コントローラ８２１は、計量学習部３００から入力された計量学習結果に基づく計量データを、計量８２２及びグローバル計量８２３として記憶装置に記憶させる。また、コントローラ８２１は、計量データを、データ分析部４００及び計量可視化部６００に出力する。また、コントローラ８２１は、計量グルーピング部８２４によりグルーピングされた計量グループ結果８２５を受信する。
【００６１】
ここで、計量８２２は、各ユーザに対応する分析対象データの属性の重要度、もしくは、各属性間の関連が定義づけられた情報である。また、グローバル計量８２３は、全ユーザに対応する分析対象データの属性の重要度、もしくは、各属性間の関連が定義づけられた情報である。また、計量グループ結果８２５は、計量グルーピング部８２４によりグルーピングされた計量結果である。
【００６２】
計量グルーピング部８２４は、計量のグルーピングを行う。グルーピング手法は、公知のクラスタリング手法を用いることができる。例えば、計量グルーピング部８２４は、計量間の距離を行列間のフロベニウス  ノルム（Frobenious norm）として定義し、それを用いてクラスタリングをする。また、計量グルーピング部８２４は、行列要素から属性のネットワークを公知のグラフィカル  ラッソ（Graphical Lasso）という技術を用いて学習し、属性のネットワークをグラフとして表現し、複数グラフ間のクラスタリング技術を用いてもよい。
【００６３】
図４に戻り、フィードバック記憶部８３０は、クライアント制御部７００から出力されたフィードバック情報を記憶する。フィードバック情報は、フィードバック変換部２００等に提供される。
【００６４】
分析結果記憶部８４０は、データ分析部４００が出力した分析結果を記憶する。分析結果は、データ可視化部５００に提供される。
【００６５】
なお、記憶部８００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０３、及び、ハードディスクドライブ１０６等が協働して動作することにより機能する。
【００６６】
図２に戻り、クライアントマシン９０１〜９０ｎは、ユーザからの入力を受け付ける入力受付装置、計量学習装置１１０が出力した情報を表示する表示装置、及び、所定の情報を記憶する記憶装置等、任意の装置を備える。
【００６７】
クライアントマシン９０１〜９０ｎは、計量学習装置１１０が作成した各種可視化データや、分析結果、及びそれらの履歴等を表示する。そして、ユーザは、クライアントマシン９０１〜９０ｎを操作し、分析結果と計量行列へのフィードバック情報を入力する。ユーザによって入力された各種データは、クライアントマシン９０１〜９０ｎによって、計量学習装置１１０に送信される。クライアントマシン９０１〜９０ｎは、典型的には、パーソナルコンピュータや携帯端末等により実現されるが、パーソナルコンピュータ等に限定されず、上述の機能を達成できれば任意である。
【００６８】
計量学習装置１１０は、クライアントマシン９０１〜９０ｎと有線もしくは無線通信ネットワークにより接続している。このため、計量学習装置１１０とクライアントマシン９０１〜９０ｎとの間、及び、クライアントマシン９０１〜９０ｎの間では、任意にデータが送受信される。
【００６９】
次に、計量学習処理の動作について、図面を参照して説明する。
【００７０】
まず、計量学習装置１１０は、クライアントマシン９０１〜９０ｎから分析対象データを受信することで、図６に示す計量学習処理を開始する。計量学習装置１１０は、クライアントマシン９０１〜９０ｎから分析対象データを受信し、受信した分析対象データを記憶部８００（分析データ記憶部８１０）に記憶する（ステップＳ１０１）。データのソースは任意であるが、ここではウェブ上をクロール（ｃｒａｗｌ）して得られた文書とする。また、計量はマハラノビス（Mahalanobis）計量を用いる。分析対象データを受信する方法は任意であり、例えば、クライアントマシン９０１〜９０ｎから、ネットワークを介してデータを受信する。
【００７１】
次に、フィードバック変換部２００は、分析データ記憶部８１０に記憶された分析対象データやフィードバック記憶部８３０に記憶されたユーザからのフィードバック情報の変換処理を実行する（ステップＳ１０２）。例えば、文書の属性を単語とすると、公知の形態素解析技術により、元の文書データは、単語属性を持つ数値データに変換される。
【００７２】
なお、一回目の処理では、ユーザからのフィードバック情報がないため、フィードバック変換部２００は、分析データ記憶部８１０に記憶された分析対象データの変換処理を実行する。二回目以降の処理においては、ユーザからのフィードバック情報がある場合、フィードバック変換部２００は、フィードバック記憶部８３０に記憶されたフィードバック情報の変換処理を実行する。
【００７３】
次に、計量学習部３００は、フィードバック変換部２００から入力された変換データから、計量学習（計量の最適化処理）を実施する（ステップＳ１０３）。典型的には、計量学習部３００は、複数のユーザによって入力されたフィードバック情報から生成される計量学習入力データと、以前に最適化した各ユーザに対応する計量行列と、全ユーザに対するグローバル計量行列と、を基に新たな入力に対する計量行列を最適化する。そして、計量学習部３００は、最適化した計量情報を、記憶部８００（計量記憶部８２０）に記憶させる。計量学習の結果は、個人の計量、グローバルな計量、グループ化された計量等、ユーザの要求に応じて必要な情報が出力される。
【００７４】
次に、データ分析部４００は、計量記憶部８２０に記憶された初期の計量データ、または、ユーザによって入力されたフィードバック情報から生成された計量データを用いて、計量学習結果の分析（クラスタリング分析）を行う（ステップＳ１０４）。そして、データ分析部４００は、クラスタリング分析の結果を、記憶部８００（分析結果記憶部８４０）に記憶させる。なお、クラスタリング分析手法は、公知の手法を用いることができる。
【００７５】
次に、データ可視化部５００は、分析結果記憶部８４０に記憶された分析結果（例えば、クラスタの内容）を、任意の可視化処理により可視化する（ステップＳ１０５）。そして、データ可視化部５００は、可視化した分析結果をクライアントマシン９０１〜９０ｎに転送する。この処理によって、複数のユーザは、それぞれのクライアントマシン９０１〜９０ｎを通じて、分析結果を並行して閲覧することができる。各ユーザは、個人の計量行列とグローバル計量行列との差分から新たな知見を得ることができる。そして、各ユーザは、可視化された分析結果を吟味し、分析結果に対応するフィードバック情報を、クライアントマシン９０１〜９０ｎを介して、計量学習装置１１０に送信する。
【００７６】
なお、ユーザに提示される計量学習結果及び計量行列の情報は、可読性および効率性のため、計量記憶部８２０が備える計量グルーピング部８２４が、計量のグルーピングを行い、各情報を縮約しながらユーザに提示することができる。これによりユーザは、ユーザが含まれる計量行列とユーザに対応する計量行列の差や、グループに属するユーザの情報、他のグループの平均的な計量行列などの情報を閲覧することができる。
【００７７】
次に、クライアント制御部７００は、複数のクライアントマシン９０１〜９０ｎを介して、複数のユーザからのフィードバック情報を受信する（ステップＳ１０６）。そして、クライアント制御部７００は、受信したフィードバック情報を記憶部８００（フィードバック記憶部８３０）に記憶させる。フィードバック情報の種類は、例えば、クラスタ重要・不要、クラスタ分割・結合、クラスタ間リンク接続・切断、計量行列の要素、構造化された計量行列の要素等、である。
【００７８】
次に、計量学習部３００は、計量学習が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０７）。計量学習が終了した場合（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、計量学習装置１１０は、計量学習処理を終了する。一方、計量学習が終了していない場合（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、計量学習装置１１０は、上述するステップＳ１０２〜１０７の処理を繰り返す。
【００７９】
以上の処理により、複数のユーザは、計量学習を用いた分析作業を行うことができる。また、複数のユーザが共同して分析作業を行うことができるため、ユーザは、他のユーザがフィードバックとして入力した知識を共有し、新たな知見を得ることができる。また、分析作業をユーザ同士で分担することができるため、分析の効率をあげることができる。
【００８０】
（実施形態２）
実施形態２では、能動学習機能が追加された計量学習装置について説明する。なお、実施形態１に係る計量学習装置１１０と同様の構成、動作については、同じ参照番号を用い説明を適宜省略する。
【００８１】
（計量学習装置の構成）
まず、本実施形態の計量学習装置１２０の各部の構成について、図面を参照して説明する。
【００８２】
図７に示すように、計量学習装置１２０は、フィードバック変換部２００、計量学習部３００、データ分析部４００、データ可視化部５００、計量可視化部６００、クライアント制御部７００、記憶部８００、能動学習部１０００、を備える。フィードバック変換部２００、計量学習部３００、データ分析部４００、データ可視化部５００、計量可視化部６００、クライアント制御部７００、記憶部８００は、実施形態１に係る計量学習装置１１０が備えるものと同様であるため説明を省略する。以下では、能動学習部１０００を中心に説明する。
【００８３】
能動学習部１０００は、データに対して能動学習を行う。
【００８４】
ここで、能動学習とは、重要なデータを選択するようにユーザに促し、ユーザが入力した各種命令発行用のクエリの結果を用いて、計量学習を行うものである。一般的に、能動学習における学習動作は、データのラベル情報に関するクエリをユーザから取得することで、なるべく少ないラベルで実行される。能動学習は、典型的に、テキストの分類や薬品に使用する分子の分類など、ラベル付の演算コストが高いデータに適用される。
【００８５】
図８に示すように、能動学習部１０００は、分析データ記憶部８１０に記憶される分析対象データ、計量記憶部８２０に記憶される計量データ、及び、分析結果記憶部８４０に記憶される分析結果に基づいて、能動学習を行い、能動学習の結果をクライアントマシン９０１〜９０ｎに送信する。
【００８６】
次に、実施形態２に係る計量学習処理の動作について、図面を参照して説明する。なお、図６に示した実施形態１のフローチャートと同じステップには同一の符号を付与し、説明を省略する。
【００８７】
図９に示すように、ステップＳ１０４において、データ分析部４００が計量学習結果の分析（クラスタリング分析）を実行した後、能動学習部１０００は、分析結果等に基づいて、能動学習を実施する（ステップＳ２０１）。
【００８８】
ここで、能動学習について詳細に説明する。能動学習部１０００は、例えば、以下の結果情報に基づいて能動学習を実施する。
（１）計量記憶部８２０に記憶されている計量学習結果、
（２）分析結果記憶部８４０に記憶されている分析結果。
【００８９】
（１）の計量学習結果を用いて能動学習を実施する場合、能動学習部１０００は、計量グルーピング部８２４で形成されたユーザのグループに対して、計量行列におけるグループ内での差異を求める。さらに、能動学習部１０００は、もっとも差が大きい属性の重要性と属性間の類似度に関して、それが正しいか否かをユーザに確認するためのメッセージを生成する。
【００９０】
また、（２）の分析結果を用いて能動学習を実施する場合、能動学習部１０００は、ユーザをグルーピングし、各ユーザのグループに対して、クラスタの結果が異なるものに対する確認のメッセージを生成する。
【００９１】
また、能動学習部１０００は、分析結果記憶部８４０に記憶されている分析結果が特に類似しているユーザのグループを抽出し、共通しているクラスタリングに関して、公知の能動学習を適用する。なお、能動学習処理は、例えば、分析対象データのうち重要データ（データ分析の進展に大きな変化をもたらすデータ等）を抽出する処理や、抽出した重要データをランク付けする処理等である。また、重要データを抽出する方法は任意であり、例えば、２つの変数間の相関（類似性の度合い）を示す統計的指標である「相関指数」に基づいて、相関のある属性を求めても良い。
【００９２】
能動学習部１０００は、共同作業をしているユーザのグループに対して、計量学習装置１２０から能動的に作業を割り当て、また、メッセージを返送する。メッセージの内容は、能動学習部１０００で生成される。そして、能動学習部１０００は、能動学習の結果をクライアントマシン９０１〜９０ｎに送信し、能動学習の結果をユーザへのメッセージとして提示する。
【００９３】
分析作業を効率化するには、各ユーザの特性を把握することが重要である。そこで、本実施形態では、各ユーザのスコアを定義する。そして、能動学習部１０００は、スコアの高い順に、適切なメッセージを返送し、全体としての作業の効率化を図る。
【００９４】
ここで、スコアは、他のユーザからの評価でもよいし、クラスタリングの進み具合でもよい。クラスタリングの進み具合は、学習曲線から判定するが、これに限られず、他のユーザのクラスタ結果との比較からよりコンセンサスの高いクラスタを早く見つける、などの指標を用いてもよい。
【００９５】
ステップＳ２０１において、能動学習が行われた後、データ可視化部５００は、能動学習の結果を含めた分析結果を可視化する（ステップＳ１０５）。そして、計量学習装置１２０は、実施の形態１で説明した処理を実施し、計量学習処理を終了する。
【００９６】
以上の処理により、計量学習において学習結果に影響を与えるような重要な情報提示がユーザに対して行われ、ユーザはフィードバック情報の生成や計量学習の効率を上げることができる。さらに、計量学習装置１２０は、計量行列の持つ情報量を最大化するような、ユーザへのフィードバック情報の推薦が可能となる。
【００９７】
なお、本発明は上記の実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。
【００９８】
計量学習部３００は、計量を最適化することに限定されず、例えば、画像及び音声等のマルチメディアデータ、クローリング、及び、検索順位等、任意の情報を最適化することができる。最適化する手法は、公知の手法が適用されうる。
【００９９】
その他、前記のハードウエェア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更及び修正が可能である。
【０１００】
フィードバック変換部２００、計量学習部３００、データ分析部４００、データ可視化部５００、計量可視化部６００、クライアント制御部７００、記憶部８００、及び、能動学習部１０００から構成される計量学習装置１１０、計量学習装置１２０、及び、クライアントマシン９０１〜９０ｎの処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する計量学習装置１１０、計量学習装置１２０を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで計量学習装置１１０、計量学習装置１２０等を構成してもよい。
【０１０１】
また、計量学習装置１１０、計量学習装置１２０の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【０１０２】
また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板（BBS; Bulletin Board System）に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。
【０１０３】
なお、本発明は、本発明の広義の趣旨及び範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【０１０４】
なお、本出願は、２００９年１２月２４日に出願された、日本国特許出願２００９−２９３４１５号に基づく。本明細書中に日本国特許出願２００９−２９３４１５号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。
【産業上の利用可能性】
【０１０５】
以上説明したように、本発明によれば、複数のユーザが共同して使用又は作業するのに好適な計量学習装置、計量学習方法、及び、記録媒体を提供することができる。
【符号の説明】
【０１０６】
１００  情報処理装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  バス
１０５  入出力インタフェース
１０６  ハードディスクドライブ
１１０、１２０  計量学習装置
２００  フィードバック変換部
３００  計量学習部
３１０  前処理部
３２０  学習部
３３１〜３３ｎ  計量学習入力
３４０  補助データ
３５１〜３５ｎ  計量行列
３６０  グローバル計量行列
４００  データ分析部
５００  データ可視化部
６００  計量可視化部
７００  クライアント制御部
８００  記憶部
８１０  分析データ記憶部
８２０  計量記憶部
８２１  コントローラ
８２２  計量
８２３  グローバル計量
８２４  計量グルーピング部
８２５  計量グループ結果
８３０  フィードバック記憶部
８４０  分析結果記憶部
９０１〜９０ｎ  クライアントマシン
１０００  能動学習部
【図１】
2011078368.tif 000008
【図２】
2011078368.tif 000009
【図３】
2011078368.tif 000010
【図４】
2011078368.tif 000011
【図５】
2011078368.tif 000012
【図６】
2011078368.tif 000013
【図７】
2011078368.tif 000014
【図８】
2011078368.tif 000015
【図９】
2011078368.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成24年6月25日(2012.6.25)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、複数のユーザが共同して使用又は作業するのに好適な計量学習装置、計量学習方法、及び、プログラムに関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、複数のユーザが共同して使用又は作業するのに好適な計量学習装置、計量学習方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータに、
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップが取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップに記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶ステップに記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換ステップと、
前記フィードバック変換ステップが変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶ステップに記憶された前記計量情報を最適化する計量学習ステップと、
前記計量学習ステップで最適化された計量情報に基づいて、前記記憶ステップに記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップが分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御ステップと、を実行させる、
ことを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
以上説明したように、本発明によれば、複数のユーザが共同して使用又は作業するのに好適な計量学習装置、計量学習方法、及び、プログラムを提供することができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶部に記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換部と、
前記フィードバック変換部が変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶部に記憶された前記計量情報を最適化する計量学習部と、
前記計量学習部で最適化された計量情報に基づいて、前記記憶部に記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析部と、
前記データ分析部が分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御部と、を備える、
ことを特徴とする計量学習装置。
【請求項２】
前記データ取得部は、分析対象データ間の関連度合いが求められ、すべてのユーザに対応するグローバル計量情報を、さらに取得し、
前記記憶部は、前記データ取得部が取得した前記グローバル計量情報をさらに記憶し、
前記計量学習部は、前記記憶部に記憶された前記グローバル計量情報を最適化し、
前記データ分析部は、前記計量学習部で最適化されたグローバル計量情報と前記計量学習部で最適化された計量情報との差分に基づいて、前記記憶部に記憶された前記分析対象データを分析する、
ことを特徴とする請求項１に記載の計量学習装置。
【請求項３】
前記記憶部に記憶された前記計量情報もしくは前記グローバル計量情報をユーザごとにグルーピングする計量グルーピング部と、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項２に記載の計量学習装置。
【請求項４】
前記記憶部に記憶された前記計量情報もしくは前記計量グルーピング部にグルーピングされた前記計量情報に対して、能動学習を行う能動学習部を、さらに備える、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の計量学習装置。
【請求項５】
前記計量学習部は、前記記憶部に記憶された前記フィードバック情報から生成される計量学習するための計量学習入力データと、以前に最適化した各ユーザに対応する計量行列と、前記記憶部に記憶された前記グローバル計量行列と、を基に新たな入力に対する計量行列を最適化する、
ことを特徴とする請求項２に記載の計量学習装置。
【請求項６】
前記能動学習部は、前記記憶部に記憶された前記分析対象データのうち、データ分析の進展に大きな変化をもたらす重要な分析対象データを抽出し、抽出した分析対象データをランク付けする、
ことを特徴とする請求項４に記載の計量学習装置。
【請求項７】
前記能動学習部は、ユーザとスコアとを関連付け、該スコアが高い順番にメッセージを生成する、
ことを特徴とする請求項４に記載の計量学習装置。
【請求項８】
前記クライアント制御部は、いずれかの前記クライアント装置から受信されたフィードバック情報に基づく前記分析結果を、当該フィードバック情報が受信された以外のクライアント装置に表示させる、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の計量学習装置。
【請求項９】
前記計量グルーピング部は、前記記憶部に記憶された前記計量情報もしくは前記グローバル計量情報の距離を行列間のフロベニウス・ノルムとし、該フロベニウス・ノルムを基にクラスタリングをする、
ことを特徴とする請求項３に記載の計量学習装置。
【請求項１０】
前記計量グルーピング部は、前記記憶部に記憶された前記計量情報もしくは前記グローバル計量情報の距離の行列要素から属性のネットワークを、グラフィカル・ラッソを基に学習し、属性のネットワークのグラフを求める、
ことを特徴とする請求項３に記載の計量学習装置。
【請求項１１】
前記能動学習部は、前記計量学習部で最適化された計量情報に基づいて、前記計量グルーピング部がグルーピングしたグループ内で計量行列の差異を求め、最も差異の大きいデータに関するメッセージを生成する、
ことを特徴とする請求項４に記載の計量学習装置。
【請求項１２】
前記能動学習部は、前記データ分析部が分析した前記分析結果に基づいて、ユーザをグルーピングし、該グループに対するメッセージを生成する、
ことを特徴とする請求項４に記載の計量学習装置。
【請求項１３】
前記データ分析部は、ユーザの計量を適用した結果と、各計量グループを適用した結果と、ユーザの計量と、各計量グループの計量と、自分の計量と他のグループの計量の差分と、のうち少なくとも一つ以上を前記クライアント制御部に出力する、
ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の計量学習装置。
【請求項１４】
前記記憶部に記憶された前記計量情報及び前記グルーピング情報は、マハラノビス計量である、
ことを特徴とする請求項２に記載の計量学習装置。
【請求項１５】
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップが取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップに記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶ステップに記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換ステップと、
前記フィードバック変換ステップが変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶ステップに記憶された前記計量情報を最適化する計量学習ステップと、
前記計量学習ステップで最適化された計量情報に基づいて、前記記憶ステップに記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップが分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御ステップと、を備える、
ことを特徴とする計量学習方法。
【請求項１６】
コンピュータに、
複数の属性を有する分析対象データと、当該分析対象データ間の関連度合いを示すユーザからのフィードバック情報と、当該分析対象データ間の関連度合いが求められる計量情報と、を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップが取得した前記分析対象データと、前記フィードバック情報と、前記計量情報と、を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップに記憶された前記分析対象データの属性、及び／又は、前記記憶ステップに記憶された前記フィードバック情報に基づいて、前記分析対象データから当該分析対象データ間の関連度合いを示すサイド情報に変換するフィードバック変換ステップと、
前記フィードバック変換ステップが変換した前記サイド情報に基づいて、前記記憶ステップに記憶された前記計量情報を最適化する計量学習ステップと、
前記計量学習ステップで最適化された計量情報に基づいて、前記記憶ステップに記憶された前記分析対象データを分析し、当該分析した分析結果を出力するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップが分析した前記分析結果を、ユーザからのフィードバック情報を受け付ける複数のクライアント装置に表示させ、当該分析結果に対応するフィードバック情報を、当該複数のクライアント装置から受信するクライアント制御ステップと、を実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
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